大规模图数据的分布式处理

近年来，图数据的规模快速增长，以社交网络为代表的诸多应用中都需要处理10亿顶点以上的“超大图数据”，因此可扩展的分布式图处理计算成为了热点的研究问题。本专著在总结现有研究的基础上，着重介绍了作者在该领域的研究成果，内容包括大图分布式处理中基础的计算模型、数据划分和组织技术，以及三角形、k边连通子图、最小生成树、频繁子图、重叠社区发现等最具代表性的大图查询和分析算法的优化，并对系统实现技术进行了探讨。